Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
Python 🇺🇦
Закрытый канал
▪️Вивчаємо Python разом. ▪️Високооплачувана професія ▪️Допомагаємо з пошуком роботи Зв'язок: @Ekater1na_admin
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python 🇺🇦
Канал Python 🇺🇦 языкового сегмента Украинский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 20 932 подписчиков, занимая 6 472 место в категории Технологии и приложения и 2 943 место в регионе Украина.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 20 932 подписчиков.
Согласно последним данным от 04 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -161, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 9.61%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.52% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 2 011 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 1 155 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 9.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как шпаргалка, mcp, user1, python'er, бібліотека.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“▪️Вивчаємо Python разом.
▪️Високооплачувана професія
▪️Допомагаємо з пошуком роботи
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 05 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
20 932
Подписчики
-524 часа
-487 дней
-16130 день
Архив постов
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Цей Python-фреймворк може скрапіти БУДЬ-ЯКИЙ сайт і витягувати структуровані дані за лічені хвилини.
Його називають Scrapy. Він скраплює сайти і витягує структуровані дані повністю з вашого комп'ютера.
Ніяких рахунків за SaaS-скрейпінг. Ніяких обмежень хмарних API. Ніякі дані не виходять за межі вашої інфраструктури.
Він працює на найбільш "бойовому" движку скраплінгу в Python: 59 000 зірок і більше 15 років використання у виробництві.
→ Описав спайдер один раз
→ Отримав чисті структуровані дані
→ Масштабуєте до мільйонів сторінок
→ Експорт у JSON, CSV, XML за один момент
Все локально. Нуль залежності від хмари.
Але це не просто скрипт для парсингу.
Це повноцінний фреймворк для вилучення даних:
→ Асинхронна архітектура для паралельного скраплінгу у великих масштабах
→ Вбудовані міддлвери для проксі, ретраїв і обмеження швидкості
→ Селектори CSS і XPath без зайвого бойлерплейта
→ Підключаються пайплайни для очищення, дедуплікації та збереження
→ 54 800+ проектів у виробництві вже залежать від нього
100% відкритий вихідний код. Ліцензія BSD-3.
Він працює на macOS, Windows і Linux вже зараз.
Хочете зробити добре, зробіть самі, замість хмарних сервісів запустіть все у себе.
🪖🪖
100% відкритий вихідний код
Python'er
20 929
Шпаргалка по стеку Python Full Stack розробника: Basic Web — основи фронтенду (HTML, CSS, JavaScript), UI Libraries & Frameworks — бібліотеки та фреймворки для інтерфейсу (React, Angular, Vue.js), Backend — серверна частина на Python (Django, Flask) або Node.js, Database — робота з базами даних (SQL, MySQL, MongoDB), Tools & Cloud — інструменти розробки (Git, VS Code) та хмарні сервіси (AWS, Azure)
Python
20 929
Порада по Python: економ свій час із
@dataclass
Декоратор @dataclass автоматично створює стандартні методи на кшталт __init__, __repr__ та __eq__ на основі оголошених атрибутів класу
Приклад:
# с dataclass
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int@dataclass:
class Point:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(self):
return f"Point(x={self.x}, y={self.y})"
def __eq__(self, other):
return (self.x, self.y) == (other.x, other.y)@dataclass робить це за тебе, коли клас використовується лише для зберігання даних
Python
20 929
Шпаргалка по основах Python: Loops — цикли while і for для повторення дій, Loop Control — керування циклами через break і continue, Input/Output — введення через input() і вивід через print(), Lists / Dictionaries / Sets — основні структури даних і операції з ними, Functions — створення функцій (def, параметри, return), Range & Iteration — робота з range() та перебором елементів, Strings — методи рядків (split, join, replace), Files — читання та запис файлів (open, read, write), Formatting — форматування рядків через format()
Python
20 929
Ловіть інфраструктуру для AI-агентів
OpenHarness — це open-source рішення, яке надає легку основу для розробки агентів: інструменти, пам’ять і механізми взаємодії між ними
Що пропонує: • проста та гнучка архітектура • підтримка 40+ інструментів і плагінів • система керування та прав доступу • контекст і пам’ять для кращої роботи агентів • координація між кількома агентамиPython
20 929
Працюєш з науковими статтями або дослідницькими звітами й втомився постійно перемикатися між редактором, Python-скриптами та AI-сервісами?
Ось класна open-source знахідка — ClaudePrism — локальний десктоп-клієнт для академічного та наукового письма. Він поєднує офлайн-компільований LaTeX, середовище виконання Python і AI-асистента, зберігаючи всі файли локально
У комплекті понад 100 професійних skill-паків для різних напрямків — від біоінформатики та хемоїнформатики до машинного навчання. А ще є Q&A по скриншотах: виділяєш формулу чи графік з PDF і одразу питаєш AI, отримуючи відповіді на місці
Python
20 929
Self-hosted менеджер закладок
Linkding — це open-source інструмент для збереження, організації та обміну закладками, який можна розгорнути на власному сервері
Що вміє: • зручно керувати закладками • організовувати їх у структуру • ділитися з іншими користувачами • розгортатися через Docker або Docker ComposePython
20 929
Шпаргалка по Python для Data Science: Variables & Data Types — створення змінних і базові типи (int, float, str, bool), Strings — робота з рядками (індексація, методи, операції), Lists — списки та операції з ними (доступ, зрізи, методи), NumPy Arrays — масиви з NumPy для числових обчислень, Libraries — підключення бібліотек (наприклад, pandas, matplotlib), Python IDEs — середовища розробки (Anaconda, Jupyter), Asking for Help — використання help() для отримання документації
Python
20 929
Repost from Python'er | Web • Data Science • DevOps • AI
Використовуйте itertools замість циклів
Хоча цикли — це круто, у них є обмеження, особливо в сучасних стилях програмування та для певних типів завдань. Розуміння цих обмежень допомагає вибрати правильний інструмент для завдання. Кожна ітерація циклу в Python створює додаткові витрати інтерпретатора, наприклад, перевірку типів і управління пам'яттю. На великих наборах даних це може помітно накопичуватися.
Щоб обійти це обмеження, в Python є зручна вбудована бібліотека itertools. Наприклад, припустімо, що вам потрібно згенерувати всі унікальні пари з заданого списку. Порядок не має значення, і жоден елемент не повинен утворювати пару сам із собою.
Щоб не роздувати код і знизити ризик помилок, можна використати бібліотеку itertools. Функція itertools.combinations() безпосередньо генерує всі унікальні комбінації елементів з iterable без повторень і без урахування порядку.
Ось як можна переписати код, використовуючи combinations з itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
Python'er
